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2025 年 03 月

蚌埠医科大学发文二区top，机器学习联合国产CHARLS数据的思路，有意思！

2025-03-14

公共数据库
随着中国社会人口老龄化的不断加剧和生活方式的快速转变，中老年群体已经成为我国心血管疾病（CVD）的高危人群。传统的预测模型（如Framingham评分），主要基于线性假设，在捕捉复杂风险因素的交互作用方
导师：少见，GBD也能联合机器学习了？看看暨南大学怎么发文一区top

2025-03-14

公共数据库
碘缺乏症（ID） 是指从胚胎发育至成人期由于碘摄入量不足而引起的一系列病症，可能导致甲状腺肿大、认知障碍等严重后果。 准确预测未来趋势对制定干预策略至关重要，但传统模型难以捕捉动态变化。因此，本研究引入机器学习方法，探索ID的长期演变规律。 2025年2月4日，暨南大学学者用GBD 2021
不用收病例也能发高分？MIMIC数据库+模拟RCT新方法，IF 8.8轻松拿！

2025-03-14

公共数据库
在看今天这篇文章之前，我们先来了解一下什么是模拟RCT。 模拟RCT是一种利用观察性数据模拟理想化RCT的统计方法，旨在估计医疗干预措施的因果效应。</
复旦大学用NHANES指标DI-GM发文一区top，数据可以实现一键提取！

2025-03-14

公共数据库
2025年2月17日，复旦大学学者用NHANES数据库，在期刊《F
川大华西学者用CHARLS和孟德尔随机化的“冷门cp”，拿下一区top！

2025-03-14

公共数据库
随着全球老龄化进程加速，感觉障碍（SI，包括视觉障碍（VI）、听觉障碍（HI）与双重感觉障碍（DSI））已成为影响中老年人健康和
大老板居然问我？用于构建预测模型的前瞻性队列要随访多久？

2025-03-14

统计方法
在诊断预测模型中，我们常用的还是回顾性的数据，更加容易实施，获取数据也方便。 如果用前瞻性的队列设计，当然也可以得到高质量的数据，有助于模型的准确性和可靠性。 而随访时间的长短受疾病、人群、样本量的影响。
构建预测模型总出错？是不是选错了方法？

2025-03-14

统计方法
在临床预测模型中，结局主要是二分类数据和生存数据，而这两个数据类型分别是用logistic回归和cox回归
MIMIC数据库有多好用？只因选对指标，简单分析便拿下一区top！

2025-03-13

公共数据库
应激高血糖是危重病患者中常见的现象，其水平与不良临床结局密切相关。应激性血糖升高比值（SHR），作为结合血糖与糖化血红蛋白（HbA1c）的综合指标，能够更准确地捕捉应激状态下的高血糖水平。 因此，本研究旨在探讨SHR与重症脑血管病患者院内及重症监护病
IF=12.5！两月发表，只用了双向双样本孟德尔随机化

2025-03-13

公共数据库
骨坏死作为一种致残率高、病因复杂的骨科疾病，目前的发病机制尚不明确。传统的研究多聚焦于骨坏死的局部血管或代谢异常，而免疫系统的角色长期被忽视。但近年来的多项研究表明，免疫细胞可能在该疾病中发挥了重要作用。 因此，本文的研究者旨在通过双向双样本孟德尔随机，探究731种免疫细胞表型与骨坏死之间的因果关联
热点指标如何做出新意？北协和这篇一区top文章我是真喜欢

2025-03-13

公共数据库
心脏手术是治疗心血管疾病的重要手段，但术后并发症及死亡率仍是重大挑战。大量研究表明，高血糖是术后并发症的重要危险因素，但传统血糖指标（如空腹血糖）不能捕捉到血糖水平的动态波动。 因此，本文研究者探究了评估应激性高血糖的可靠指标——应激性高血糖比值（SHR
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